Discjockeys

Kunst, Design, Unterhaltung und Medien

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Hoch· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)

    831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025

    0.13

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 97% diesen Wert.

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: OpenAIVeröffentlicht: 2023

    0.368

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.844
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    β menschlicher Bewerter, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht

Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.

Task-level exposure

Nur exponierte Aufgaben

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Accept music requests from event guests.

O*NET Task ID 22604

1.0
Advertise services using media such as internet advertising and brochures.

O*NET Task ID 22606

1.0
Communicate with clients or venue owners to determine event information, such as music preferences, scheduling, and anticipated attendance.

O*NET Task ID 22609

1.0
Create itemized invoices to record amounts due for services rendered.

O*NET Task ID 22611

1.0
Create tailored playlists by aligning music with event functions.

O*NET Task ID 22612

1.0
Develop written contracts for bookings.

O*NET Task ID 22613

1.0
Listen to music before playing at events to ensure recordings are appropriate and meet quality standards.

O*NET Task ID 22616

1.0
Organize music libraries or playlists.

O*NET Task ID 22621

1.0
Maintain up-to-date knowledge of music releases and trends.

O*NET Task ID 22617

0.5
Mix, cut, or sample recorded music using DJ controllers, CDJs, or DJ mixers.

O*NET Task ID 22618

0.5
Adhere to schedules to keep events running on time.

O*NET Task ID 22605

0.0
Assemble audio and video equipment.

O*NET Task ID 22607

0.0
Collect payments from customers.

O*NET Task ID 22608

0.0
Conduct sound checks to ensure equipment is working and appropriate for the venue.

O*NET Task ID 22610

0.0
Encourage guests to dance using group dances, competitions, or other party games.

O*NET Task ID 22614

0.0
Lead party games, such as dance-offs or prize giveaways.

O*NET Task ID 22615

0.0
Operate visual effects equipment, such as lights, fog machines, or lasers.

O*NET Task ID 22620

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

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